基于双目视觉系统的图像去雾算法的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外雾霾图像去雾研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 基于图像处理的有雾图像增强方法 | 第9页 |
| 1.2.2 基于物理模型的有雾图像复原算法 | 第9-10页 |
| 1.3 双目立体视觉发展研究现状 | 第10页 |
| 1.4 本文研究内容及结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 图像去雾算法—图像增强技术 | 第12-20页 |
| 2.1 全局直方图均衡化算法 | 第12-14页 |
| 2.2 基于小波变换的图像增强技术 | 第14-16页 |
| 2.3 Retinex算法 | 第16-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 双目视觉系统—摄像机标定 | 第20-30页 |
| 3.1 概述 | 第20页 |
| 3.2 常用坐标系 | 第20-22页 |
| 3.3 摄像机模型 | 第22-27页 |
| 3.3.1 线性模型 | 第22-24页 |
| 3.3.2 非线性模型 | 第24-26页 |
| 3.3.3 标定参数的确定 | 第26-27页 |
| 3.4 摄像机标定方法 | 第27-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 双目视觉系统—特征匹配算法 | 第30-37页 |
| 4.1 立体匹配算法的约束原则 | 第30-32页 |
| 4.1.1 基于场景的图像约束原则 | 第30-31页 |
| 4.1.2 基于图像几何的约束原则 | 第31-32页 |
| 4.2 尺度不变特征转换算法 | 第32-35页 |
| 4.3 SSD匹配算法 | 第35-36页 |
| 4.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于双目视觉系统的图像去雾算法 | 第37-48页 |
| 5.1 引言 | 第37页 |
| 5.2 建立双目视觉系统 | 第37-44页 |
| 5.2.1 摄像头标定 | 第37-43页 |
| 5.2.2 立体匹配 | 第43-44页 |
| 5.3 雾霾图像去雾过程 | 第44-45页 |
| 5.4 实验分析 | 第45-48页 |
| 第六章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 本论文的工作总结 | 第48-49页 |
| 6.2 相关研究展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
